“智能視覺技術”理實一體化素質提升探索

機器視覺是智能制造生產線的重要組成部分，在生產線上機器視覺可以起到替代人眼的作用，在一定程度上實現產品的外觀缺陷檢測，進行非接觸式尺寸測量，識別工件或目標信息，與機器人配合實現自動化裝配等。引入機器視覺系統可實現高速穩定的檢測，節省大量的人工和機械工裝。目前機器視覺的應用主要有引導、檢測、測量和識別四大類，涉及的行業范圍廣，典型應用行業有汽車制造行業、電子和半導體行業、工業包裝行業、制藥行業等。張愛云等

針對VVT發動機轉子設計了一種缺陷檢測系統，利用機器視覺技術有效檢測外觀的劃痕、劃傷，且可篩選出磕碰點，進而對外徑進行精確測量。臧程程

將機器視覺技術用于汽車發動機裝配線，檢查發動機缸體的標簽號碼打刻質量，并對發動機裝配是否存在漏裝或安裝錯誤進行自動化檢查，在保證產品裝配質量的同時，大大提高了工作效率。賈茜偉等

利用機器視覺對工件進行檢測、分類和定位，通過PLC對工件的坐標信息進行解析并發送給機器人，從而引導機器人進行智能組裝和入庫。基于機器視覺的物流系統的應用使物流的自動化程度進一步提高。姚應方等

利用機器視覺技術對八角進行外觀檢測，實現了對八角的顏色識別和形狀分析，識別正確率高，檢測精確。

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基于機器視覺的興起和應用擴展，社會上對機器視覺人才的需求也逐漸增大，因此開設機器視覺相關課程，培養適應機器視覺工程師崗位需求的人才迫在眉睫。本文以智能視覺技術課程為例，探討如何運用理實一體化教學模式，更好地培養學生具備機器視覺技術的基礎理論知識和一定的實踐操作能力，為今后從事機器視覺工程師崗位奠定基礎。

相關地，同一知識點螺旋重復多少次合適？比如，“平行四邊形概念”在4個版本中出現了3次，2個版本出現了4次．“性質1”在北師版中沒有重復，冀教版中出現了3次，其余版本出現了2次．“性質2”在冀教版和青島版中出現了2次，其它4個版本均沒有重復出現．冀教版中的“知識點Z9”出現了2次，分別在二下、四下，其它5個版本均沒有重復出現．

1 定位

智能視覺技術是工業機器人技術、理化測試與質檢技術專業的必修課，是崗位核心課程之一，主要面向機器視覺工程師崗位而設置。作者在2020-2021年期間，作為訪問工程師在杭州指南車機器人科技有限公司研修，期間了解到機器視覺工程師崗位要求具備的基礎知識和能力，據此確定智能視覺技術課程的教學目標，使培養的學生更加適應社會需求。通過本課程的學習，應使學生掌握機器視覺系統的基本硬件構成和硬件選型，熟悉基本的成像要素和光學知識，了解基本的數字圖像處理知識。培養學生具有機器視覺技術的基礎理論知識和一定的實踐操作能力，能夠針對實際應用需求合理選擇硬件系統，能熟練應用至少一種開發平臺分析和處理圖像，進而實現分析檢測的目的。本課程涉及技術眾多，包括物理光學、計算機數字圖像處理、機器人技術、自動化控制、機械結構等，大多理論枯燥，且理論難度較高、不易理解。

2 學情分析

(2)學生實踐操作：學生搭建機器視覺系統，主要包括工業相機、工業鏡頭和環形光源的安裝。通過螺紋接口的連接，將工業鏡頭安裝在工業相機上，將被檢試樣置于工業相機和工業鏡頭下方，將環形光源置于被檢試樣和工業相機、工業鏡頭中間，如圖2所示。搭建完成后，分別采用紅色、藍色和白色環形光源對被檢試樣進行打光。環形光源屬于反射光照明，環形光源的光線照射到被檢試樣的表面，形成反射，反射光進入工業鏡頭，由鏡頭接收反射光線并對其進行調整，工業相機通過CCD或CMOS圖像傳感器將鏡頭接收到的光信號轉變為電信號，再將這些信息通過相應接口傳送到計算機主機。本系統中，相機可通過網絡接口、用網線連接到電腦(工控機)，進行數據傳輸。利用電腦(工控機)上的機器視覺開發平臺(如VisionPro、MVP軟件)，拍攝獲取三組圖像。簡單來說，反射光照明條件下，獲得一副圖像主要是通過工業相機的感光芯片捕獲到進入的反射光線，進入的反射光線越多，獲得的圖像越亮；反之，則獲得的圖像越暗。

(1)準備實訓設備：工業相機1個，工業鏡頭1個，紅色、藍色和白色環形結構光源各1個。檢測試樣1個(應具有典型的紅色、藍色，盡量選擇真實檢測工件，也可選擇生活中常見的物體。如選擇飲料瓶蓋作為檢測試樣，對瓶蓋上生產日期進行識別作為檢測項目目的)。

3 實訓設備和實訓項目

結合案例(如瓶蓋上生產日期的識別)，分析生產日期該特征如何實現強化，選擇哪個顏色的光源效果最佳。瓶蓋本身的顏色由藍色、紅色和白色組成，其中藍色為主。在瓶蓋藍色背景上印刷有黑色字體的生產日期。采用紅色環形光源進行打光時，由于物體會反射和它顏色相近的光，因此紅色區域對紅光的反射強，進入工業鏡頭和相機的反射光線多，而藍色區域與對紅光的反射較弱，進入的反射光線較少，因此拍攝的圖像呈現為紅色區域較亮、藍色區域較暗的特點。反之，采用藍色環形光源進行打光時，由于藍色區域對藍光的反射強，拍攝的圖像呈現為藍色區域較亮、紅色區域較暗的特點。采用白色環形光源進行打光時，由于白色光是混色光，是由多種有色光組成的，因此藍色區域、紅色區域都將吸收其中和它顏色互補的部分有色光，只有和它顏色相近的部分有色光被反射，使得進入工業鏡頭和工業相機的反射光強度均相對較弱，如圖3所示。因此在白色環形光源打光時，藍色區域和紅色區域均較暗。考慮到機器視覺系統需要識別瓶蓋上的生產日期，為了使圖像上的生產日期強化、易于識別，應盡可能提高生產日期和背景的對比度，也就是檢測的特征與非檢測的特征有明顯的明暗差別。由于瓶蓋上的生產日期為黑色，因此當圖像中背景為白色時有最為明顯的明暗差別，對比度最佳。要使圖像中背景為白色，應盡可能使背景區域的反射光線增多，通過前面不同顏色環形光源的打光對比試驗結果可知，藍色背景在選擇藍色光源時，反射光最強，在圖像上背景將最亮，從而與黑色字體的生產日期明暗差別最明顯，可獲得最佳的圖像對比度。在分析該案例的基礎上，可根據實際情況進一步補充藍色的互補色(黃色)打光試驗，比較圖像上藍色背景的亮暗變化。必要時可結合更多案例，檢驗學生對知識點的掌握程度。

(5)教師總結和延伸：通過案例中打光試驗的對比，得出光源的主要作用是通過光源將被測物體(特征)與背景信息盡量明顯區分，獲得高品質、高對比度的圖像。在此基礎上，可延伸補充光源的其他作用，如增加均勻性、消隱背景、增加一致性。

4 理實一體化教學案例——不同顏色光源的打光對比試驗

高職學生普遍對理論知識點的接受度較差。在以往的考試中發現，以理論知識點為主的考試課程，班級平均分數在65分-75分；而以實踐操作為主的考試課程，班級平均分數在80分以上。這一現象反映了相比理論知識點，高職學生對實踐操作技能的接受度更高。因此，在智能視覺技術的高職課堂教學中，采用理實一體化教學模式或許能達到更好的教學效果。

工業機器人技術、理化測試與質檢技術專業的高職學生一般不具備編程語言基礎，對物理光學基本概念的了解也不深入。如果在教學過程中單純講授理論知識點，學生一時難以理解，可能產生畏難情緒，從而失去對本課程的學習興趣。因此，在教學內容的選擇上應以實際應用為主，理論夠用為度。

(3)學生分析和討論：通過對比不同顏色環形光源的打光條件下拍攝得到的圖像，學生分析光源的顏色對圖像效果的影響，并討論哪個光源最為合適。必要時可進行記錄，如表2所示。最后派代表闡述說明。

(4)教師提煉理論知識點：結合學生的討論結果，引出相關的理論知識點，不同顏色環形光源打光之所以得到不同的圖像效果，是因為物體會反射和它顏色相近的光，而吸收和它顏色互補的光，因此可以利用待測物顏色的不同，通過互補顏色或者相同顏色的照明把需要的特征強化和消除。

理實一體化是突破理論與實踐相脫節現象的一種教學模式，它強調理論教學與實踐教學的緊密相連，在教學環節中理論教學和實踐教學交互進行，沒有固定的先后順序。在理實一體化教學課堂上，教師依然起主導作用，教師通過設定教學任務，將理論知識點融于實踐教學中。通過實踐，學生不僅掌握了操作技能，同時也完成了對理論知識的理解和內化。對于高職學生來說，“做中學、學中做”這種方式可充分調動學習的興趣，提高學習的積極性和主動性

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理實一體化教學需要教師將理論知識點和實踐教學項目進行融合，提前準備好實踐教學環節所需的設備。作者結合訪工期間的經驗，將機器視覺工程師需具備的硬件選型能力進行細分，并對相關的理論知識點進行梳理，設計了智能視覺技術課程的理實一體化教學項目，如表1所示。同時將實際應用中需要的硬件進行簡化，在保證能完成分析檢測目的的前提條件下，選取主要的基本設備，搭建了一套簡易機器視覺檢測系統，便于在課堂中實現實踐教學，如圖1所示。該套系統主要包括工業相機、工業鏡頭、光源、光源控制器、可調節支架和電腦(工控機)等。其中可調節支架應能固定工業相機，且支持各類光源的安裝和使用。光源選擇發光二極管光源(簡稱為LED光)，LED光具有壽命長、照明穩定、功耗低、指向性好、響應快、亮度高、顏色多、靈活組合等優點。可以使用多個LED燈珠以達到高亮度，同時有各種不同的顏色的燈珠可供選擇使用，也可以將不同顏色的燈珠進行混合使用。LED光組合靈活，結構上可組合成不同的形狀，包括環形光源、條形光源、背光源、同軸光源、點光源、球積分光源(碗光)、線光源等。而且同樣的環形光源結構條件下，還可將LED光組裝成不同的打光角度，包括高角度打光和低角度打光。基于LED光的以上特點，LED光源能夠基本滿足如表1所示的理實一體化教學項目的需要。

在本案例中，通過實踐項目的教學，可以將相關的理論知識點自然融入，實現了理實一體化教學。由于實踐項目任務的驅動，學生在課堂上的參與度大大提高，而且不同顏色環形光源的打光試驗結果對比明顯，學生有更為直觀的感受，通過實踐操作后的分析討論，引發學生的好奇心，激發其學習主動性，最后再通過教師的講解，使學生掌握相關的理論知識點。通過理實一體化教學，學生的參與度和學習積極性都得到了明顯提高，學生對知識點的認識也將更加深刻，同時通過討論也鍛煉了學生分析問題、解決問題的能力。

經過對兩組療效進行對比，結果顯示觀察組治療口腔潰瘍的總有效率比對照組顯著更高（P＜0.05）。詳見表1。

由傳統的水文模型參數取值得到模型模擬的洪峰合格率為69.2%，洪量合格率為46.15%，可見雙超模型對洪峰的模擬精度較高，對洪量的模擬精度較低。

本文所設計的理實一體化教學項目基于校企合作，突出應用，重在培養機器視覺系統的硬件選型能力，與企業的需求相匹配；所搭建的簡易機器視覺檢測系統結構簡單、操作靈活，能適應大部分硬件選型試驗的需求，且成本不高。在企業、行業工作人員培訓時，也可參考本文的理實一體化教學項目和簡易機器視覺檢測系統。

[1]張愛云，王吉華，高崴等. 基于機器視覺的VVT發動機轉子缺陷檢測系統設計[J]. 工程設計學報，2021，28(6): 776-784.

[2]臧程程. 基于機器視覺系統的汽車發動機裝配線[J]. 內燃機與配件，2022，(1): 226-228.

[3]賈茜偉，閆娟，楊慧斌等. 基于機器視覺的智能組裝物流系統[J]. 物流科技，2022，(1): 56-58.

[4]姚應方，劉峰，張海東等. 基于機器視覺的八角顏色與果形識別研究[J]. 中國農業科技導報，2021，23( 11): 110-120.

[5]李麗，廖映華. “四位一體”理實一體化課堂教學研究[J]. 四川職業技術學院學報，2021，31(6): 34-39.